Автоматизация

Поиск по визуалу: дообучаем ColPali и ColQwen3 на русский домен, сравниваем текстовый и мультимодальный ретрив

Обложка: Поиск по визуалу: дообучаем ColPali и ColQwen3 на русский домен, сравниваем текстовый и мультимодальный ретрив

Привет, Хабр! Мы — Роман Макеев из X5 Tech и Егор Мачнев из Т-Банка — работали над поиском по документам с таблицами, графиками и сложной вёрсткой. Чтобы адаптировать визуальные поисковые модели к нужной предметной области, мы разработали методологию подготовки обучающих данных: берём документы и автоматически генерируем и проверяем запросы к их страницам. Составлять обучающие запросы вручную не нужно. В статье расскажем об этом процессе и сравнении с текстовым поиском. На закрытом корпусе X5-private, который не участвовал в обучении, дообученная ColQwen3-2B получила 0,84 nDCG@5 против 0,77 у лучшей текстовой модели.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Торвальдс: исправление ошибок в ядре Linux с помощью ИИ становится нормой
АвтоматизацияHabr AI

Торвальдс: исправление ошибок в ядре Linux с помощью ИИ становится нормой

Исправление ошибок с помощью ИИ становится всё более распространённой практикой при разработке ядра Linux, заявил основатель проекта Линус Торвальдс. Он отмечает, что в только что выпущенной версии 7.4-rc2 присутствует всё больше исправлений, подготовленных с участием ИИ.

Обложка: ИИ знает ответ на вопрос, но продолжает молчать: XYBench
АвтоматизацияHabr ML

ИИ знает ответ на вопрос, но продолжает молчать: XYBench

13 ноября 2026 года исследователи Allen Institute for AI (Ai2) представили XYBench, бенчмарк для проверки способности языковых моделей распознавать подобные ситуации. В него вошло 8 115 вопросов из программирования, технической поддержки и повседневных задач. Авторы протестировали Claude Sonnet 4.6, GPT-5, Gemini 3.1 Pro, Qwen3.5-9B и DeepSeek-V4 Pro. Результаты выявили

Обложка: Кроссплатформенная альтернатива генерации кадров NVIDIA DLSS с поддержкой видеокарт прошлых поколений
АвтоматизацияHabr AI

Кроссплатформенная альтернатива генерации кадров NVIDIA DLSS с поддержкой видеокарт прошлых поколений

Apex Compute выпустила открытую бета-версию генератора кадров Apex Neural Rendering. Инструмент работает поверх прослойки OptiScaler, подменяет штатный вызов NVIDIA DLSS Frame Generation и позволяет запускать синтез промежуточных кадров на видеокартах GeForce RTX™, GeForce® GTX 16, AMD Radeon™, Intel® Arc™ и чипах Apple Silicon.